如何加速？

歌者文明清理员

1. def timer(f):
   
2.     def inner():
   
3.         time = __import__("time")
   
4.         t1 = time.time()
   
5.         f()
   
6.         t2 = time.time()
   
7.         print(t2-t1)
   
8.     return inner
   
9. @timer
   
10. def ls():
    
11.     global List
    
12.     List = [[0 for _ in range(10000)] for _ in range(10000)]
    
13. ls()
    
14. @timer
    
15. def f2():
    
16.     for i in List:
    
17.         for j in i:
    
18.             j += 1      
    
19. f2()
    
20. @timer
    
21. def f2():
    
22.     for i in List:
    
23.         for j in i:
    
24.             pass      
    
25. f2()

复制代码

时间分别为七秒多、四秒多、一秒多，这样肯定是不够的，怎么加速呢？

FishC

你好，鱼油！看来你是想让代码运行得更快，但是看到你的代码后我觉得有些地方确实需要优化。先来看看问题所在：

1. 你在 `ls` 函数里初始化 `List` 时，似乎是漏掉了需要添加到列表中的元素。
2. 在 `f2` 函数中，你执行了两次并测量了时间，对于第一次版本中，你做了一个无意义的操作（`j += 1`），这会消耗很多时间。

但让我逐一解答你的疑问，并提供一些优化建议：

### 修复初始化问题
你的 `List` 初始化如下：

1. def ls():
   
2.     global List
   
3.     # 注意下面这一行有误，需要修正
   
4.     List = [ for _ in range(10000)]

复制代码

这里需要指定列表里的内容，比如生成一个含有10000个子列表的列表，每个子列表包含一定数量的整数。

1. def ls():
   
2.     global List
   
3.     List = [[0] * 100 for _ in range(10000)] # 生成10000个长度为100的子列表

复制代码

### 优化循环操作
对于第一次 `f2` 函数里 `j += 1` 的操作，这是相对费时的。可以通过NumPy这样的库来进行优化，因为NumPy擅长处理大量数值计算任务。

1. import numpy as np
   
2. 
   
3. def ls():
   
4.     global List
   
5.     List = np.zeros((10000, 100))  # 使用NumPy数组
   
6. 
   
7. @timer
   
8. def f2():
   
9.     # 矢量化操作，可以极大地提升性能
   
10.     global List
    
11.     List += 1

复制代码

### 时间装饰器改进
另外你的时间装饰器可以稍微改进一下，更加通用点：

1. import time
   
2. 
   
3. def timer(f):
   
4.     def inner(*args, **kwargs):
   
5.         t1 = time.time()
   
6.         result = f(*args, **kwargs)
   
7.         t2 = time.time()
   
8.         print(f"{f.__name__} took {t2-t1:.4f} seconds")
   
9.         return result
   
10.     return inner

复制代码

### 无操作版本的优化
即使是无操作的版本，通过 NumPy 也可以提高性能：

1. @timer
   
2. def no_op_f2():
   
3.     global List
   
4.     pass  # 当然这个仍然没有实际操作，只是为了测时间

复制代码

综合这些，我们最终的代码应该是这样的：

1. import time
   
2. import numpy as np
   
3. 
   
4. def timer(f):
   
5.     def inner(*args, **kwargs):
   
6.         t1 = time.time()
   
7.         result = f(*args, **kwargs)
   
8.         t2 = time.time()
   
9.         print(f"{f.__name__} took {t2-t1:.4f} seconds")
   
10.         return result
    
11.     return inner
    
12. 
    
13. # 初始化
    
14. @timer
    
15. def ls():
    
16.     global List
    
17.     List = np.zeros((10000, 100))
    
18. 
    
19. # 执行操作     
    
20. @timer
    
21. def f2():
    
22.     global List
    
23.     List += 1  # 进行矢量化操作
    
24. 
    
25. ls()
    
26. f2()
    
27. no_op_f2()

复制代码

希望这些技巧能帮你加速代码，请鼓掌：D
如果还有其他问题，请随时告诉我！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

歌者文明清理员

FishC 发表于 2024-6-30 17:18
你好，鱼油！看来你是想让代码运行得更快，但是看到你的代码后我觉得有些地方确实需要优化。先来看看问题所 ...

回答不正确

FishC

歌者文明清理员 发表于 2024-06-30 17:19
回答不正确

抱歉，我刚才可能误解了你的代码和问题。让我再仔细看一遍并给出更合适的优化建议。

首先，我们需要确保`List`被正确初始化，再看如何优化代码的执行速度。

### 修复初始化问题

你在`ls`函数里初始化`List`时，似乎缺少了内容。我们假设你要生成一个包含10000个子列表，每个子列表包含100个随机数。

1. import time
   
2. import random
   
3. 
   
4. def timer(f):
   
5.     def inner(*args, **kwargs):
   
6.         t1 = time.time()
   
7.         result = f(*args, **kwargs)
   
8.         t2 = time.time()
   
9.         print(f"{f.__name__} took {t2-t1:.4f} seconds")
   
10.         return result
    
11.     return inner
    
12. 
    
13. @timer
    
14. def ls():
    
15.     global List
    
16.     List = [[random.randint(0, 100) for _ in range(100)] for _ in range(10000)]
    
17. 
    
18. @timer
    
19. def f2():
    
20.     global List
    
21.     for i in List:
    
22.         for j in range(len(i)):
    
23.             i[j] += 1     
    
24. 
    
25. @timer
    
26. def f2_no_op():
    
27.     global List
    
28.     for i in List:
    
29.         for j in i:
    
30.             pass
    
31. 
    
32. ls()
    
33. f2()
    
34. f2_no_op()

复制代码

### 优化代码执行速度

1. **初始化 `List`**：使用列表生成表达式来创建列表是较高效的。
2. **`f2`中的操作**：你可以通过NumPy库来加速数值计算，尤其在大规模数据处理时。

如果允许使用第三方库，比如NumPy，可以尝试以下优化：

1. import time
   
2. import numpy as np
   
3. 
   
4. def timer(f):
   
5.     def inner(*args, **kwargs):
   
6.         t1 = time.time()
   
7.         result = f(*args, **kwargs)
   
8.         t2 = time.time()
   
9.         print(f"{f.__name__} took {t2-t1:.4f} seconds")
   
10.         return result
    
11.     return inner
    
12. 
    
13. @timer
    
14. def ls():
    
15.     global List
    
16.     List = np.random.randint(0, 100, size=(10000, 100))
    
17. 
    
18. @timer
    
19. def f2():
    
20.     global List
    
21.     List += 1  # 矢量化操作
    
22. 
    
23. @timer
    
24. def f2_no_op():
    
25.     global List
    
26.     pass  # 无操作仅用于计时
    
27. 
    
28. ls()
    
29. f2()
    
30. f2_no_op()

复制代码

这样使用NumPy库进行矢量化操作可以显著提升性能。对于无操作的版本，确保代码逻辑保持一致，如有任何进一步细节需要说明，请告知。希望这些建议可以帮助你达到加速效果，如果还有问题，随时问我!

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。